PIMS(Personal Information Management System)는 한국인터넷진흥원(KISA)이 운영하던 개인정보보호 관리체계 인증제도입니다. 2018년 11월부터 정보보호 관리체계(ISMS)와 통합되어 ISMS-P(정보보호 및 개인정보보호 관리체계)로 운영됩니다. PIMS의 핵심 요소들은 ISMS-P의 개인정보 처리 단계별 요구사항으로 계승되었습니다. 개인정보보호법과 정보통신망법의 의무사항을 체계적으로 이행하기 위한 프레임워크입니다.
PIMS/ISMS-P의 개인정보보호 영역은 개인정보 생명주기 전체를 다룹니다. 수집 단계에서는 적법한 동의 획득, 최소 수집 원칙을 검증합니다. 이용/제공 단계에서는 목적 범위 내 처리, 제3자 제공 절차를 확인합니다. 보관/파기 단계에서는 보유기간 관리, 안전한 파기 절차를 평가합니다. 이러한 체계적 관리를 통해 개인정보 침해 사고를 예방합니다.
인증 획득 과정은 서류 심사와 현장 심사로 구성됩니다. 조직은 개인정보보호 정책, 처리 절차, 기술적/물리적 보호조치를 문서화해야 합니다. 심사원이 실제 운영 상태를 현장에서 확인하며, 결함이 발견되면 보완 후 재심사를 받습니다. 인증 유효기간은 3년이며, 매년 사후관리 심사를 통해 지속적인 이행 여부를 검증합니다.
AI 시스템에서 PIMS/ISMS-P는 더욱 중요합니다. ML 모델 학습에 개인정보가 사용되면 수집 동의, 목적 제한, 안전한 처리가 필수입니다. AI 기반 개인화 서비스는 프로파일링 동의와 자동화된 의사결정 고지 의무가 있습니다. EU의 GDPR과 달리 국내법 중심이지만, 해외 진출 시 GDPR, CCPA와의 정합성도 고려해야 합니다.
💻 코드 예제
# PIMS/ISMS-P 준수 개인정보 처리 클래스
import hashlib
import logging
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Optional, Dict, Any
from enum import Enum
class ConsentType(Enum):
REQUIRED = "required" # 필수 동의
OPTIONAL = "optional" # 선택 동의
MARKETING = "marketing" # 마케팅 동의
THIRD_PARTY = "third_party" # 제3자 제공 동의
class PIIMSCompliantProcessor:
"""PIMS/ISMS-P 준수 개인정보 처리기"""
def __init__(self, retention_days: int = 365):
self.retention_days = retention_days
self.logger = logging.getLogger("pims_audit")
def collect_personal_info(
self,
data: Dict[str, Any],
consents: Dict[ConsentType, bool],
collection_purpose: str
) -> Optional[Dict[str, Any]]:
"""개인정보 수집 (최소 수집 원칙 적용)"""
# 필수 동의 확인
if not consents.get(ConsentType.REQUIRED, False):
self.logger.warning("필수 동의 없이 수집 시도")
raise ValueError("필수 동의가 필요합니다")
# 최소 수집 원칙 - 목적에 필요한 항목만 수집
required_fields = self._get_required_fields(collection_purpose)
collected_data = {
k: v for k, v in data.items()
if k in required_fields
}
# 수집 이력 로깅 (감사 추적)
self.logger.info(
f"개인정보 수집 | 목적: {collection_purpose} | "
f"항목: {list(collected_data.keys())} | "
f"동의: {[c.value for c, v in consents.items() if v]}"
)
# 보유기간 설정
collected_data["_retention_until"] = (
datetime.now() + timedelta(days=self.retention_days)
).isoformat()
collected_data["_collection_purpose"] = collection_purpose
collected_data["_consents"] = {c.value: v for c, v in consents.items()}
return collected_data
def pseudonymize(self, data: Dict[str, Any], fields: list) -> Dict[str, Any]:
"""가명처리 (식별자 해시화)"""
result = data.copy()
for field in fields:
if field in result:
# SHA-256 + Salt로 가명처리
salt = "pims_salt_2024" # 실제로는 안전하게 관리
original = str(result[field])
result[field] = hashlib.sha256(
(original + salt).encode()
).hexdigest()[:16]
self.logger.info(f"가명처리 완료 | 대상 필드: {fields}")
return result
def check_retention_and_destroy(self, records: list) -> int:
"""보유기간 만료 데이터 파기"""
destroyed_count = 0
now = datetime.now()
for record in records:
retention_until = datetime.fromisoformat(
record.get("_retention_until", "2099-12-31")
)
if now > retention_until:
self._secure_destroy(record)
destroyed_count += 1
self.logger.info(f"개인정보 파기 완료 | 파기 건수: {destroyed_count}")
return destroyed_count
def _secure_destroy(self, record: Dict[str, Any]):
"""안전한 파기 (복구 불가능하게)"""
# 실제 구현에서는 DB에서 삭제 + 백업에서도 삭제
pass
def _get_required_fields(self, purpose: str) -> set:
"""목적별 필요 수집 항목 정의"""
purpose_fields = {
"회원가입": {"email", "password", "name"},
"본인인증": {"name", "phone", "birth_date"},
"배송": {"name", "address", "phone"},
"마케팅": {"email"}, # 최소한만
}
return purpose_fields.get(purpose, set())
# 사용 예시
processor = PIIMSCompliantProcessor(retention_days=365)
user_data = {
"email": "user@example.com",
"name": "홍길동",
"phone": "010-1234-5678",
"address": "서울시 강남구",
"hobby": "독서" # 불필요한 항목
}
consents = {
ConsentType.REQUIRED: True,
ConsentType.MARKETING: False
}
# 회원가입 목적으로 수집 (최소 항목만)
collected = processor.collect_personal_info(
user_data, consents, "회원가입"
)
print(f"수집된 항목: {[k for k in collected if not k.startswith('_')]}")
# 출력: ['email', 'name'] - hobby, address는 목적에 불필요하므로 제외
# ISMS-P 개인정보보호 인증 체크리스트 (자동화 점검용)
# 참고: KISA ISMS-P 인증기준 개인정보 처리 단계별 요구사항
isms_p_checklist:
version: "2024.1"
organization: "Example Corp"
audit_date: "2026-01-26"
# 1. 개인정보 수집 시 보호조치
collection:
items:
- id: "PI-001"
requirement: "개인정보 수집 시 동의 획득"
controls:
- "수집 목적 명시"
- "수집 항목 명시"
- "보유 기간 명시"
- "동의 거부권 안내"
evidence:
- "개인정보 수집 동의서"
- "회원가입 화면 캡처"
status: "compliant" # compliant / non_compliant / partial
- id: "PI-002"
requirement: "최소 수집 원칙"
controls:
- "목적에 필요한 항목만 수집"
- "민감정보 수집 시 별도 동의"
evidence:
- "개인정보 처리방침"
- "수집항목 검토 보고서"
status: "compliant"
# 2. 개인정보 이용 및 제공
usage_and_provision:
items:
- id: "PI-003"
requirement: "목적 범위 내 이용"
controls:
- "수집 목적과 이용 목적 일치 확인"
- "목적 외 이용 시 별도 동의"
evidence:
- "개인정보 이용 현황"
- "접근 로그"
status: "compliant"
- id: "PI-004"
requirement: "제3자 제공 절차"
controls:
- "제공받는 자 명시"
- "제공 목적 명시"
- "제공 항목 명시"
- "제공받는 자의 보유기간"
evidence:
- "제3자 제공 동의서"
- "위탁계약서"
status: "partial"
remediation: "위탁계약서 갱신 필요 (2026-03-01까지)"
# 3. 개인정보 보관 및 파기
retention_and_destruction:
items:
- id: "PI-005"
requirement: "보유기간 관리"
controls:
- "법정 보유기간 준수"
- "보유기간 경과 시 지체없이 파기"
evidence:
- "개인정보 파기 이력"
- "보유기간 관리 대장"
status: "compliant"
- id: "PI-006"
requirement: "안전한 파기"
controls:
- "복구 불가능한 방법으로 파기"
- "파기 확인 및 기록"
evidence:
- "파기 증명서"
- "디스크 완전삭제 확인서"
status: "compliant"
# 4. 기술적 보호조치
technical_measures:
items:
- id: "PI-007"
requirement: "접근 권한 관리"
controls:
- "개인정보 처리자 지정"
- "최소 권한 부여"
- "접근 권한 변경 이력 관리"
evidence:
- "접근 권한 관리 대장"
- "계정 생성/변경 로그"
status: "compliant"
- id: "PI-008"
requirement: "암호화"
controls:
- "비밀번호 일방향 암호화"
- "주민번호 등 고유식별정보 암호화"
- "전송 구간 암호화 (TLS)"
evidence:
- "암호화 적용 현황"
- "암호화 솔루션 설정"
status: "compliant"
# 종합 평가
summary:
total_items: 8
compliant: 7
partial: 1
non_compliant: 0
compliance_rate: 87.5%
next_audit: "2026-07-26"
-- PIMS/ISMS-P 준수 개인정보 보존 및 파기 관리 SQL
-- 1. 개인정보 테이블 (보유기간 관리 포함)
CREATE TABLE personal_info (
id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
user_id VARCHAR(50) NOT NULL,
-- 개인정보 항목 (암호화 저장)
name_encrypted VARBINARY(256), -- AES 암호화
email_encrypted VARBINARY(256),
phone_encrypted VARBINARY(256),
ssn_encrypted VARBINARY(256), -- 주민번호 (수집 최소화)
-- PIMS 관리 메타데이터
collection_purpose VARCHAR(100) NOT NULL,
consent_required BOOLEAN DEFAULT TRUE,
consent_marketing BOOLEAN DEFAULT FALSE,
consent_third_party BOOLEAN DEFAULT FALSE,
-- 보유기간 관리
collected_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
retention_period_days INT NOT NULL DEFAULT 365,
retention_expires_at TIMESTAMP AS (DATE_ADD(collected_at, INTERVAL retention_period_days DAY)),
is_destroyed BOOLEAN DEFAULT FALSE,
destroyed_at TIMESTAMP NULL,
-- 감사 추적
last_accessed_at TIMESTAMP NULL,
access_count INT DEFAULT 0,
INDEX idx_retention (retention_expires_at, is_destroyed),
INDEX idx_purpose (collection_purpose)
);
-- 2. 개인정보 접근 로그 (감사 추적)
CREATE TABLE pi_access_log (
id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
personal_info_id BIGINT NOT NULL,
accessor_id VARCHAR(50) NOT NULL,
accessor_role VARCHAR(50),
access_type ENUM('READ', 'UPDATE', 'EXPORT', 'DELETE') NOT NULL,
access_purpose VARCHAR(200),
accessed_fields TEXT, -- JSON: ["name", "email"]
access_ip VARCHAR(45),
accessed_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
INDEX idx_personal_info (personal_info_id),
INDEX idx_accessor (accessor_id),
INDEX idx_accessed_at (accessed_at)
);
-- 3. 보유기간 만료 데이터 파기 프로시저
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE destroy_expired_personal_info()
BEGIN
DECLARE destroyed_count INT DEFAULT 0;
-- 트랜잭션 시작
START TRANSACTION;
-- 만료된 개인정보 파기 (복구 불가능하게 NULL 처리)
UPDATE personal_info
SET
name_encrypted = NULL,
email_encrypted = NULL,
phone_encrypted = NULL,
ssn_encrypted = NULL,
is_destroyed = TRUE,
destroyed_at = CURRENT_TIMESTAMP
WHERE
retention_expires_at < CURRENT_TIMESTAMP
AND is_destroyed = FALSE;
SET destroyed_count = ROW_COUNT();
-- 파기 이력 기록
INSERT INTO pi_destruction_log (
destruction_date,
destroyed_count,
destruction_method,
performed_by
) VALUES (
CURRENT_TIMESTAMP,
destroyed_count,
'AUTO_RETENTION_EXPIRY',
'SYSTEM'
);
COMMIT;
SELECT destroyed_count AS '파기된 개인정보 건수';
END //
DELIMITER ;
-- 4. 일별 자동 파기 이벤트 (MySQL Event Scheduler)
CREATE EVENT IF NOT EXISTS daily_pi_destruction
ON SCHEDULE EVERY 1 DAY
STARTS CURRENT_DATE + INTERVAL 1 DAY + INTERVAL 3 HOUR -- 매일 새벽 3시
DO
CALL destroy_expired_personal_info();
-- 5. 개인정보 접근 시 로깅 트리거
DELIMITER //
CREATE TRIGGER log_pi_access
AFTER SELECT ON personal_info
FOR EACH ROW
BEGIN
-- 접근 횟수 증가 및 마지막 접근 시간 업데이트
UPDATE personal_info
SET
access_count = access_count + 1,
last_accessed_at = CURRENT_TIMESTAMP
WHERE id = NEW.id;
END //
DELIMITER ;
-- 6. 개인정보 현황 리포트 (ISMS-P 심사용)
SELECT
collection_purpose AS '수집목적',
COUNT(*) AS '보유건수',
SUM(CASE WHEN is_destroyed = TRUE THEN 1 ELSE 0 END) AS '파기건수',
AVG(retention_period_days) AS '평균보유기간(일)',
MIN(collected_at) AS '최초수집일',
SUM(CASE
WHEN retention_expires_at < DATE_ADD(CURRENT_TIMESTAMP, INTERVAL 30 DAY)
AND is_destroyed = FALSE
THEN 1 ELSE 0
END) AS '30일내파기예정'
FROM personal_info
GROUP BY collection_purpose;
-- 7. 동의 현황 리포트
SELECT
'필수동의' AS '동의유형',
SUM(consent_required) AS '동의',
COUNT(*) - SUM(consent_required) AS '미동의'
FROM personal_info WHERE is_destroyed = FALSE
UNION ALL
SELECT
'마케팅동의',
SUM(consent_marketing),
COUNT(*) - SUM(consent_marketing)
FROM personal_info WHERE is_destroyed = FALSE
UNION ALL
SELECT
'제3자제공동의',
SUM(consent_third_party),
COUNT(*) - SUM(consent_third_party)
FROM personal_info WHERE is_destroyed = FALSE;
🗣️ 실무에서 이렇게 말하세요
💬 인증 준비 회의에서
"ISMS-P 인증 심사 3개월 전이에요. 개인정보 처리 현황 파악부터 시작합시다. 어떤 개인정보를 어디서 수집하고, 누가 접근하고, 언제 파기하는지 전수 조사가 필요해요. 수집 동의서도 최신 법률에 맞게 업데이트해야 합니다."
💬 AI 프로젝트 데이터 검토에서
"ML 모델 학습에 고객 데이터를 쓰려면 ISMS-P 개인정보 보호조치를 먼저 확인하세요. 학습 목적이 수집 동의 범위에 포함되는지, 가명처리가 필요한지, 학습 완료 후 원본 데이터 파기 절차는 어떻게 되는지 문서화해야 심사 대응이 됩니다."
💬 보안 감사 대응에서
"ISMS-P 사후관리 심사에서 개인정보 접근 로그 요청이 왔어요. 누가 언제 어떤 개인정보에 접근했는지 최소 6개월 로그를 제출해야 해요. 접근 권한 변경 이력, 비인가 접근 시도 탐지 현황도 준비해주세요."
⚠️ 주의사항 & 베스트 프랙티스
❌
동의 없는 개인정보 수집
개인정보보호법 위반으로 과태료 및 형사처벌 대상입니다. 수집 전 반드시 목적, 항목, 보유기간을 명시하고 동의를 획득하세요. 만 14세 미만은 법정대리인 동의가 필수입니다.
❌
보유기간 경과 후 미파기
보유기간이 지난 개인정보는 지체없이(5일 이내) 파기해야 합니다. 자동 파기 시스템을 구축하고, 파기 이력을 3년간 보관하세요. 백업 데이터도 파기 대상입니다.
❌
목적 외 이용
수집 목적과 다른 용도로 개인정보를 이용하면 안 됩니다. AI 학습, 마케팅, 제3자 제공은 별도 동의가 필요합니다. 가명처리 후 활용하더라도 재식별 위험을 평가하세요.
✅
PIMS/ISMS-P 베스트 프랙티스
개인정보 처리 현황을 주기적으로 점검하고, 접근 권한은 최소한으로 부여하세요. 개인정보처리방침을 웹사이트에 상시 공개하고, 변경 시 정보주체에게 통지하세요. 연 1회 이상 개인정보보호 교육을 실시하세요.